A bibliometric analysis of acute respiratory distress syndrome (ARDS) research from 2010 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Thousands of papers on acute respiratory distress syndrome (ARDS) have been published in the last decade. This study aimed to evaluate the research hotspots and future trends in ARDS research using bibliometric analysis. METHODS: All relevant literature on ARDS published between 2010 and 2019 was retrieved from the Web of Science Core Collection database, and the retrieval strategy was TS = (ARDS OR acute respiratory distress syndrome). Bibliometric analysis was conducted using VOSviewer and the online bibliometric analysis platform based on retrieved data. Bibliographic Item Co-occurrence Matrix Builder (BICOMB) and gCLUTO software were used to evaluate and visualize the results, and to explore the hotspots in the field of ARDS. RESULTS: A total of 9,858 ARDS research articles dated between 2010 and 2019 were included. The dominant position of the United States in global ARDS research throughout this 10-year period was evident, and it was also the country most frequently involved in international cooperation. The University of Toronto was the most productive institution and a leader in research collaboration. Critical Care Medicine was the most productive journal in terms of the number of publications on ARDS. Further, Matthay MA, Pelosi P, Slutsky AS, and Thompson BT all made significant contributions to ARDS research. A total of 37 most frequent keywords were identified and belonged to 5 hotspots: (I) adult and pediatric ARDS; (II) life-support monitoring parameters and therapy in severe patients with ARDS; (III) molecular mechanisms of acute lung injury; (IV) influenza-related pneumonia; and (V) severe complications of ARDS. Also, in the last 5 years, the keywords "biomarkers", "pathway", "NF-κB", "epidemiology", "life-support", and "ECMO" began to appear in the ARDS research field. CONCLUSIONS: In the decade from 2010 to 2019, the United States was a global leader in ARDS research, and hotspots included epidemiology, mechanisms, monitoring parameters, and therapy, especially mechanical ventilation. Our results suggest that the mechanisms of ARDS and novel life-support therapies will remain research hotspots in the future. International collaboration is also expected to widen and deepen in the field of ARDS research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,200 | 0,246 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».